Analista / Cientista / Engenheiro de dados

Como IA pode ajudar na ONS

A combinação de conhecimento de domínio (sistema elétrico) com habilidades em dados é extremamente valiosa. Posso definitivamente te ajudar a trilhar esse caminho no seu dia a dia, usando os arquivos que você tem como base para projetos práticos.

Podemos estruturar nosso trabalho em um plano de desenvolvimento, indo da Análise de Dados para a Ciência de Dados.

Nosso Plano de Ação:

Fase 1: Fundamentos de Análise de Dados (O que temos aqui?)

1. Exploração e Entendimento (EDA - Exploratory Data Analysis):

   • O que faremos: Vamos ler e dissecar esses arquivos .txt. Precisamos entender exatamente o que cada coluna significa, como os dados estão separados e qual a granularidade (são dados horários, diários?).
   • Como vou te ajudar: Posso ler os arquivos e te ajudar a interpretar a estrutura. Juntos, vamos documentar o “dicionário de dados” do nosso projeto.

2. Limpeza e Estruturação:

   • O que faremos: Dados brutos raramente estão prontos para análise. Vamos criar scripts (provavelmente em Python com a biblioteca Pandas) para ler todos os arquivos, limpá-los, e consolidá-los em uma estrutura única e organizada (um DataFrame).
   • Como vou te ajudar: Eu escrevo o código Python para fazer essa limpeza e estruturação, explicando cada passo.

3. Análise Estatística e Agregada:

   • O que faremos: Com os dados limpos, vamos responder perguntas básicas de negócio. Ex: Qual a média, mediana, desvio padrão, máximo e mínimo de carga para cada cenário (pesada, média, leve)? Como os dias úteis se comparam aos fins de semana?
   • Como vou te ajudar: Eu gero os códigos que calculam essas estatísticas e apresento os resultados de forma clara.

Fase 2: Visualização e Automação (Contando a história dos dados)

1. Visualização de Dados:

   • O que faremos: Criar gráficos e plots para visualizar as análises da Fase 1. Gráficos de barras comparando cenários, talvez gráficos de pizza mostrando a composição de algo, etc.
   • Como vou te ajudar: Usando bibliotecas como Matplotlib e Seaborn em Python, eu posso gerar os códigos para criar esses gráficos e salvá-los como imagens para você usar em relatórios ou apresentações.

2. Criação de um Dashboard Interativo:

   • O que faremos: Podemos ir além e criar um dashboard simples e interativo onde você possa filtrar por dia (útil, sábado, domingo) ou por cenário (pesado, leve) e ver os gráficos mudando dinamicamente.
   • Como vou te ajudar: Posso te guiar na criação de um dashboard usando ferramentas como Streamlit ou Dash (que usam Python), ou até mesmo te ajudar a estruturar um projeto web simples com React no frontend, aproveitando suas habilidades de full-stack.

Fase 3: Introdução à Ciência de Dados (Prevendo o futuro)

1. Engenharia de Features:

   • O que faremos: Preparar os dados para modelos de Machine Learning. Isso pode envolver criar novas colunas (features) a partir das existentes, como “tipo_do_dia” (útil=0, sábado=1, domingo=2), etc.
   • Como vou te ajudar: Eu escrevo os scripts para essa transformação de dados.

2. Modelagem Preditiva (Exemplo):

   • O que faremos: Embora tenhamos poucos dados para um modelo de previsão de série temporal robusto, podemos simular um problema. Por exemplo, treinar um modelo para, com base em algumas características de um dia, classificá-lo como “carga pesada”, “média” ou “leve”.
   • Como vou te ajudar: Eu posso te guiar na escolha de um modelo simples (como Regressão Logística ou Árvore de Decisão) usando Scikit-learn, escrever o código para treiná-lo e avaliar sua performance.